i
ANALISIS KARAKTERISTIK ARUS LALU LINTAS DITINJAU
DARI TIME HEADWAY DI JALAN SLAMET RIYADI
SURAKARTA
Naskah Publikasi
untuk memenuhi sebagian persyaratan
mencapai derajat Sarjana S-1 Teknik Sipil
diajukan oleh :
EDY IRAWAN
NIM : D 100 100 023
kepada,
PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
2016
A
NALYSISo
FT
RAFFICF
LOWC
HARACTERISTICSB
ASEDo
NT
IMEH
EADWAY INS
LAMETR
IYADIS
TREET,S
URAKARTAA
NALISISK
ARAKTERISTIKA
RUSL
ALUL
INTASD
ITINJAUD
ARIT
IMEH
EADWAYDI
J
ALANS
LAMETR
IYADI,S
URAKARTAGotot Slamet Mulyono1), Nurul Hidayati1), Edy Irawan2)
1)Staf Pengajar Program Studi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Surakarta 2)
Mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Surakarta E-mail: gotot_sm@yahoo.com
,
nurulhisyam@gmail.comABSTRACT
Increasing the amount of development in various fields will affect the increase of transportation needs. It can be seen from platoon patterns of traffic flow in the urban roads, including Jl. Slamet Riyadi Surakarta. The parameter used to describe this condition is time headway between two successive vehicles in the traffic flow. This study aims to identify the patterns of platoon that occur in the field, to determine the average headway of any kind of existing pattern, and then to calculate the flow rate of headway based, and then to compare the result with field based. The data used in this study are: traffic flow recording, geometric and environmental conditions including the road network. The pattern of platoon is created by the possibility of the number and types of vehicles that can occur in a selected traffic lane. Based on observation, it can be seen that there are 9 patterns of platoon in the field and it can be grouped as follows: Model 1, MC followed by MC/HV/LV; Model 2, LV followed by LV/MC/HV; and Model 3, HV followed by HV/MC/LV. Based on the analysis, it can be seen that the highest of average headway (2.22 seconds) occurred at 12:05-12:20, while the lowest (1.80) occurred at 10:35-10:50. Derived from the obtained headway, it is found that the highest flow rate is 2028 vehicles/hours and the lowest flow rate is 1619 vehicles/hours. The results of t-test shown that t-stat is 0.873. Because this value is smaller than t-critical then it can be said that there was no significant difference flow rate between headway based and field data based.
Keywords: pattern of platoon, headway, flow rate
ABSTRAK
Peningkatkan jumlah pembangunan di berbagai bidang akan mempengaruhi peningkatan
kebutuhan transportasi. Hal ini dapat dilihat dari pola iring-iringan(platoon) arus lalu lintas di ruas
jalan perkotaan, termasuk Jl. Slamet Riyadi Surakarta. Parameter yang dapat digunakan untuk
menggambarkan kondisi ini adalah headway antara dua kendaraan berturutan dalam lalu lintas.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola platoon yang terjadi, menentukan rata-rata
headway tiap pola, menghitung flow rate berdasarkan headway, dan membandingkannya dengan
flow rate lapangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: rekaman arus lalu lintas,
kondisi geometrik dan lingkungan termasuk jaringan jalannya. Pola platoon dibuat berdasarkan
kemungkinan jumlah dan jenis kendaraan yang dapat terjadi dalam satu lajur lalu lintas yang
dipilih. Berdasarkan pengamatan, dapat diketahui ada 9 pola platoon yang dapat dikelompokkan
sebagai berikut: Model 1, MC diikuti oleh MC/HV/LV; Model 2, LV diikuti oleh LV/MC/HV; dan
Model 3, HV diikuti oleh HV/MC/LV. Berdasarkan analisis, diperoleh nilai headway rata-rata
tertinggi (2,22 detik) terjadi pada 12:05-12:20, sedangkan terendah (1,80) terjadi pada
10:35-10:50. Berdasarkan nilai headway, dapat diketahui nilai flow rate tertinggi sebesar 1997 kend/jam,
dan terendah sebesar 1619 kend/jam. Nilai flow rate hasil lapangan tertinggi diperoleh sebesar
2028 kend/jam, dan terendahnya sebesar 1624 kend/jam. Hasil uji t-test diperoleh t-stat sebesar
0,873. Karena nilai t-stat masih lebih kecil dari t-critical, maka dapat dikatakan tidak ada
perbedaan yang signifikan diantara kedua nilai flow rate tersebut.
PENDAHULUAN
Peningkatkan jumlah pembangunan di berbagai bidang akan mempengaruhi peningkatan kebutuhan
transportasi. Hal ini dapat dilihat dari pola iring-iringan (platoon) arus lalu lintas di ruas jalan perkotaan,
termasuk Jl. Slamet Riyadi Surakarta. Menurut Mathew (2014) beberapa karakteristik yang dapat digunakan
untuk menggambarkan kondisi tersebut, yaitu: jumlah kendaraan, headway rata-rata, dan kecepatan rata-rata
kendaraan dalam platoon.
Mathew dkk (2013) menyatakan bahwa platoon dapat terjadi sekitar simpang bersinyal yang
mengontrol pola perjalanan kendaraan. Hal ini biasanya tidak akan terjadi ketika arus lalu lintas normal. Perbedaan karakteristik kendaraan dalam lalu lintas serta kondisi geometrik jalan akan mempengaruhi
karakteristik dari platoon tersebut. Secara visual, hal ini dapat dilihat dari kondisi headway-nya yang
berubah-ubah. Nilai headway juga berguna untuk mengontrol jarak aman antara kendaraan yang beriring-iringan agar
tidak terjadi tabrakan, apalagi di daerah perkotaan. Kondisi ini menurut Ayres dkk (2001) berkaitan dengan waktu reaksi pengemudi untuk melakukan pengereman kendaraannya.
Hal ini juga perlu dilakukan di Jl. Slamet Riyadi, Surakarta yang merupakan jalan utama di Kota
Surakarta. Banyaknya kendaraan yang melintasi ruas jalan tersebut akan menyebabkan kemacetan lalu
lintas. Selain itu, perilaku pengendara yang kurang memperhatikan keselamatan berlalu lintas juga dapat
mempengaruhi nilai headway.
Berdasarkan kondisi di atas, penelitian ini perlu dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pola
platoon yang ada di ruas Jl.Slamet Riyadi, Surakarta. Tujuan lainnya adalah mengetahui nilai headway tiap
pola tersebut, yang kemudian digunakan untuk menghitung nilai flow rate, dan membandingkannya dengan
nilai flow rate berdasarkan data lapangan.
TIME HEADWAY
Time headway atau disingkat menjadi headway adalah waktu antara kendaraan yang satu dengan
kendaraan yang lainnya saat melewati titik awal pengamatan. Menurut Baerwald (1965), headway dapat
diperoleh dengan mengukurnya dari bagian tengah kendaraan ke bagian tengah lainnya. Selain itu headway
juga dapat diperoleh dari hasil selisih waktu antara atau bagian depan ke bagian depan, atau dari bagian belakang ke bagian belakang kendaraan berikutnya kendaraan yang berturutan (Tanariboon & Aryal, 1990;
Elefteriadou, Torbic, & Webster, 1997). Headway (waktu antara) dalam teori macroscopic traffic flow
menggambarkan pergerakan masing-masing kendaraan pada suatu lajur dari suatu ruas jalan. Pergerakan kendaraan pada suatu lajur jalan ini dapat divisualisasikan sebagai suatu diagram waktu terhadap jarak sebagaimana diperlihatkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Hubungan Jarak dengan Waktu (Hidayati, 2013)
Berdasarkan Gambar 1, headway (h) dapat dihitung dengan rumus seperti contoh berikut ini:
h(2-1)=t2(A)– t1(A) (1)
h(3-2) =t3(A)– t2(A) (2)
dengan:
t = waktu saat kendaraan (1 atau 2) melintasi titik A
Setelah headway masing-masing diperoleh kemudian dihitung headway rata-rata untuk masing-masing pola
ke-i dan headway rata-rata untuk seluruh m pola seperti rumus berikut ini:
ℎ�=(ℎ1+ℎ2+ℎ3+⋯+ℎ ) (3)
ℎ =(ℎ1. 1)+ ℎ2. 2 + ℎ3. 3 +⋯+(ℎ . ) (4)
Distribusi headway untuk kondisi arus di lapangan pada umumnya bervariasi tergantung pada tingkat
kepadatan arus lalu lintas yang ada. Misalnya pada kondisi arus lalu lintas yang rendah distribusi headway
antara kendaraan biasanya bersifat acak mengingat pada kondisi ini interaksi antara kendaraan dianggap kecil.
Saat arus lalu lintas padat, interaksi kendaraan sangat besar, distribusi headway umumnya bersifat seragam
atau konstan (May, 1990).
HUBUNGAN ANTARA HEADWAY DAN VOLUME
Menurut Hidayati & Setiyaningsih (2006), volume lalu lintas (flow rate) merupakan jumlah kendaraan
yang melalui suatu potongan jalan tiap satuan waktu. Berdasarkan definisi tersebut, volume dapat dihitung dengan rumus di bawah ini:
=n
T (5)
dengan:
q = Volume lalu lintas (kendaraan/satuan waktu)
n = Jumlah kendaraan yang melewati dalam interval waktu T (kendaraan) T = Interval waktu pengamatan (satuan waktu)
Menurut Putranto (2013), parameter volume dapat dikaitkan dengan parameter lainnya dalam analisa
karakteristik arus lalu lintas, yaitu headway (h). Formulasi hubungan antara volume dan headway dapat dilihat
sebagai berikut:
=1
ℎ (6)
dengan:
q = Volume lalu lintas (kendaraan/satuan waktu)
h = Headway (satuan waktu/kendaraan)
Biasanya satuan waktu headway adalah detik per kendaraan atau lebih sering ditulis detik, sedangkan volume
dinyatakan dalam kendaraan per jam. Oleh karena itu persamaan (6) dapat diubah menjadi:
ℎ=3600 (dalam detik) (7)
PERBANDINGAN DUA VARIABEL BEBAS
Menurut Riduwan (2008) dua variabel bebas dapat dibandingkan untuk mengetahui apakah keduanya sama atau berbeda dengan menggunakan uji-t. Hal ini dilakukan untuk menguji kemampuan generalisasi (signifikansi) hasil penelitian yang berupa perbandingan keadaan variabel dari dua rata-rata sampel. Rumus uji-t yang digunakan adalah sebagai berikut:
= � 1−� 2
�12 1+
�22 2−2
12 1 +
22 2
(8)
dengan:
r = Nilai korelasi X1 dengan X2
n = Jumlah sampel
� 2 = Rata-rata sampel ke 2
s1 = Standar deviasi sampel ke 1
s2 = Standar deviasi sampel ke 2
S1 = Varians sampel ke 1
S2 = Varians sampel ke 2
Dalam melakukan perbandingan, ada tahap yang bisa dilakukan sebelum membuat kesimpulan, yaitu membuat suatu hipotesa. Hipotesa yang dibuat adalah sebagai berikut:
H0 = Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara X1 dengan X2
H1 = Terdapat perbedaan yang signifikan antara X1 dengan X2
Suatu hipotesa dapat diterima atau ditolak jika memenuhi salah satu syarat di bawah ini:
H0 diterima jika thitung < ttabel
H0 ditolak jika thitung ≥ttabel
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian dilakukan di ruas jalan Jl. Slamet Riyadi tepatnya di depan Stadion Sriwedari Surakarta yang gambarnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Survai dilaksanakan pada Kamis, 18 Desember 2014 pukul 09.05-14.05 WIB. Data primer yang
diperoleh berupa video recording, data geometrik dan lingkungan. Pengambilan data di lapangan memerlukan
3 orang surveyor, dengan tugasnya adalah: 2 surveyor melakukan perekaman, dan 1 surveyor menjaga genset
dan alat kelistrikan.
Hasil perekaman kemudian diekstrak untuk mendapatkan data berupa: pola iring-iringan, jenis
kendaraan, headway, serta flow rate. Proses pengekstrakan ini membutuhkan tiga orang dengan pembagian
tugas:
a. Satu orang mengamati pola iring-iringan pergerakan kendaraan.
b. Satu orang lagi mencatat jumlah kejadian tiap pola iring-iringan pergerakan kendaraan ke dalam form yang
sudah disediakan.
c. Satu orang mencatat headway setiap iring-iringan kendaraan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Jenis Pasangan Kendaraan
Berdasarkan hasil survai dapat diketahui ada 9 jenis pola iring-iringan yang terjadi di lapangan. Pola-pola tersebut adalah:
a. Pola I (MC–MC, Sepeda Motor – Sepeda Motor).
b. Pola II (MC–LV, Sepeda Motor – Kendaraan Ringan).
c. Pola III (MC–HV, Sepeda Motor – Kendaraan Berat).
d. Pola IV (LV–LV, Kendaraan Ringan – Kendaraan Ringan).
f. Pola VI (LV–HV, Kendaraan Ringan – Kendaraan Berat).
g. Pola VII (HV–HV, Kendaraan Berat – Kendaraan Berat).
h. Pola VIII (HV–MC, Kendaraan Berat – Sepeda Motor).
i. Pola IX (HV–LV, Kendaraan Berat – Kendaraan Ringan)
Berdasarkan pola tersebut di atas, kemudian dapat diketahui jumlah kejadian masing-masing pola seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Jumlah Kejadian tiap Pola Iring-iringan
Gambar 2 memperlihatkan bahwa, Pola 1 (MC-MC) mendominasi pola iring-iringan yang terjadi setiap
jam-nya. Berdasarkan gambar tersebut juga dapat diketahui Pola PIII, PV, PVII, PVIII, PIX pada setiap jam-nya
hanya terlihat sedikit saja. Bahkan untuk Pola VII (HV-HV) ada yang tidak terjadi sama sekali dalam satu periode jam. Hal ini dikarenakan kendaraan berat di Kota Surakarta hanya diperkenankan melintasi Jl. Slamet Riyadi pada kondisi tertentu saja, misalnya saat ada pekerjaan konstruksi di sekitar ruas tersebut.
Headway
Sebagaimana telah disebutkan sebelumnya, headway menyatakan selisih waktu kedatangan antara dua
kendaraan yang beriring-iringan setelah melintasi garis pengamatan. Berdasarkan Rumus 1 dan 2, nilai
headway tiap pola dapat dihitung seperti contoh pada pola LV-LV berikut:
Jika diketahui: t2(A) = 9,06 dan t1(A) = 5,36
maka,
h(2-1)= t2(A)– t1(A)
h = 9,08 – 5,36 = 3,72 dt
Artikel ini hanya menampilkan sebagian dari data perhitungan headway untuk seluruh pola yang dapat dilihat
di Lampiran 1.
Berdasarkan nilai headway individu yang diperoleh di atas, kemudian digunakan untuk mencari
headway rata-rata tiap interval 5 menit, 15 menit, dan 30 menit. Contoh perhitungan headway rata-rata seluruh pola dapat dilihat berikut ini:
Pola 1 h1= 1,53 jumlah (kejadian) n1 = 69
Pola 2 h2= 2,47 jumlah n2 = 22
Pola 4 h4= 2,45 jumlah n3 = 22
Pola 5 h5= 1,00 jumlah n4 = 1
Pola 6 h6= 4,00 jumlah n5 = 23
Pola 8 h8= 3,16 jumlah n6 = 1
H rata-rata
=
(h1.n1)+h2.n2 +h3.n3 +(hn.nn)Σn
=1,53∗69 +2,47∗22 +2,45∗22 +1∗1+4∗23 +(3,16∗1)
138
= 2,25 dt
Headway rata-rata selama periode survai hanya akan ditampilkan untuk periode per 15 menit-an, seperti terlihat pada Tabel 1 dan Gambar 3.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
P I P II P III P IV P V P VI P VII P VIII P IX
Tabel 1. Headway Rata-Rata tiap Interval 15 Menit
Waktu Headway (dt) Waktu Headway (dt)
9:05 2,14 11:35 1,87
9:20 2,09 11:50 1,91
9:35 1,92 12:05 2,22
9:50 1,89 12:20 2,09
10:05 1,82 12:35 1,99
10:20 1,81 12:50 2,02
10:35 1,80 13:05 2,01
10:50 2,03 13:20 1,97
11:05 2,01 13:35 2,07
11:20 2,03 13:50 1,88
Tabel di atas menunjukkan bahwa headway rata-rata terendah terjadi pada jam 10:35-10:50 sebesar 1,80 detik,
sedangkan tertinggi sebesar 2,22 detik terjadi pada pukul 12:05-12:20. Berdasarkan Gambar 3 dapat diketahui
bahwa fluktuasi headway berubah-ubah tiap interval waktu tersebut. Hal ini menunjukkan jumlah arus lalu
lintas tiap interval tersebut berbeda-beda.
Gambar 3. Headway Rata-Rata tiap Interval 15 Menit
Flow rate Berdasarkan Headway
Nilai headway, selain berkaitan dengan waktu aman antara dua kendaraan berturutan juga dapat
digunakan untuk mengetahui nilai flow ratenya. Mengacu pada Tabel 1 dan Rumus 7, contoh perhitungan flow
rate dapat dilihat sebagai berikut:
q
=
3600ℎ =
3600
2,14 = 1680 kend/jam
Rekapitulasi perhitungan nilai flow rate berdasarkan headway dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 4.
Tabel 2. Flow Rate Rata-Rata tiap Interval 15 Menit Berdasarkan Headway
Waktu
Flow rate
(kend/jam) Waktu
Flow rate
(kend/jam)
9:05 1680 11:35 1927
9:20 1726 11:50 1883
9:35 1874 12:05 1619
9:50 1907 12:20 1726
10:05 1979 12:35 1807
10:20 1990 12:50 1783
10:35 1997 13:05 1788
10:50 1773 13:20 1830
11:05 1789 13:35 1743
11:20 1771 13:50 1913
Berdasarkan Tabel 2 di atas dapat diketahui bahwa nilai flow rate tertinggi terjadi pada pukul 10:35 –
10:50 sebesar 1997 kend/jam. Kemudian untuk nilai terendah terjadi pada pukul 12:05 – 12:20 sebesar 1619
kend/jam. Kondisi tersebut menunjukkan kondisi tertinggi/terendah antara flow rate dan headway saling
berlawanan.
Gambar 4. Flow Rate Rata-Rata tiap Interval 15 Menit Berdasarkan Headway
Perbandingan Flow Rate Berdasarkan Headway dengan Hasil Lapangan
Nilai flow rate selain dapat dihitung dari nilai headway, juga dapat dihitung berdasarkan data lapangan.
Hasil survai menyatakan jumlah masing-masing kendaraan yang melewati suatu titik pengamatan dalam
periode 15 menit-an. Nilai flow rate total tersebut kemudian dikonversikan ke dalam satuan kendaraan per
jam. Kedua nilai flow rate yang diperoleh ditampilkan dalam Tabel 3 dan Gambar 5.
Gambar 5. Nilai Flow Rate (Lapangan dan Headway)
Berdasarkan Gambar 5 dan Tabel 3 dapat diketahui bahwa kedua nilai tersebut secara umum hampir
sama. Untuk membuktikan bahwa kedua nilai tersebut sama atau tidak dilakukan pengujian t-test (paired two
sample for means) dengan bantuan MS-Excel. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
1600 1700 1800 1900 2000 2100
9:05 9:20 9:35 9:50 10:05 10:20 10:35 10:50 11:05 11:20 11:35 11:50 12:05 12:20 12:35 12:50 13:05 13:20 13:35 13:50
Fl
o
w
r
a
te
(
k
en
d
/j
a
m
)
Waktu
Dr data lapangan Dr data Headway
1,400 1,600 1,800 2,000 2,200
9:05 9:20 9:35 9:50 10:05 10:20 10:35 10:50 11:05 11:20 11:35 11:50 12:05 12:20 12:35 12:50 13:05 13:20 13:35 13:50
Fl
o
w
r
a
te
(
k
en
d
/j
a
m
Tabel 3. Nilai Flow Rate (Lapangan dan Headway)
Waktu
Flow rate berdasarkan
Lapangan Headway
(Kend/jam) (Kend/jam)
9:05 1740 1680
9:20 1724 1726
9:35 1872 1874
9:50 1912 1907
10:05 1976 1979
10:20 1984 1990
10:35 1944 1997
10:50 1768 1773
11:05 1788 1789
11:20 1752 1771
11:35 1964 1927
11:50 1876 1883
12:05 1624 1619
12:20 1708 1726
12:35 1828 1807
12:50 1784 1783
13:05 1788 1788
13:20 1824 1830
13:35 1752 1743
13:50 2028 1913
Tabel 4. Hasil t-test Two Samples Flow Rate
Flow rate berdasarkan
Lapangan Headway
Mean 1831,80 1825,25
Variance 11793,64 11107,46
Observations 20 20
Pearson Correlation 0,951 Hypothesized Mean
Difference 0
df 19
t Stat 0,873
P(T≤t) one-tail 0,197
t Critical one-tail 1,729
P(T≤t) two-tail 0,394
Berdasarkan Tabel 4, dapat diketahui nilai Pearson Correlationnya sebesar 0,951, yang menyatakan
bahwa kedua variabel tersebut berhubungan (berkorelasi) sangat kuat. Selain itu terlihat juga nilai t-stat yang
diperoleh sebesar 0,873, yang masih lebih kecil dari t-critical nya (baik untuk one-tail maupun two-tail).
Mengacu pada kedua hasil tersebut dapat dikatakan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara flow
rate lapangan dengan hasil perhitungan headway. Hal ini dapat dikatakan juga bahwa hipotesa awal atau H0
yang dibuat dapat diterima.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan, dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Ada 9 pola iring-iringan kendaraan yang dapat dikelompokkan sebagai berikut: Model 1, MC diikuti oleh
MC/HV/LV; Model 2, LV diikuti oleh LV/MC/HV; dan Model 3, HV diikuti oleh HV/MC/LV.
2. Nilai headway rata-rata tertinggi diperoleh sebesar 2,22 detik, sedangkan terendah sebesar 1,80 detik.
Headway tertinggi terjadi pada pukul 12:05-12:20, sedangkan terendah terjadi pada jam 10:35-10:50.
3. Nilai flow rate hasil headway tertinggi diperoleh sebesar 1997 kend/jam, dan terendahnya sebesar 1619
kend/jam. Sedangkan nilai flow rate hasil lapangan tertinggi diperoleh sebesar 2028 kend/jam, dan
terendahnya sebesar 1624 kend/jam.
4. Hasil uji t-test diperoleh nilai korelasi antara flow rate berdasarkan headway dibandingkan lapangan
sebesar 0,951, dan t-stat nya sebesar 0,873. Karena nilai t-stat masih lebih kecil dari t-critical, maka dapat
dikatakan tidak ada perbedaan yang signifikan diantara kedua nilai flow rate tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Ayres, T., Li, L., Schleuning, D., & Young, D. (2001). Preferred Time-Headway of Highway
Drivers. Intelligent Transportation System Conference (pp. 827-830). Oakland, USA: IEEE.
Baerwald, J. E. (1965). Traffic Engineering Handbook. Washington DC: Institute of Traffic
Engineer.
Elefteriadou, L., Torbic, D., & Webster, N. (1997). Development of Passenger Car Equivalents for
Freeway, Two-lane Highways, and Arterials. Journal Transportastion Research Record 1572 ,
51-58.
Hidayati, N. (2013).
The Impact of the School Safety Zone on Passenger Car Equivalent Values in
Indonesian Urban Roads. Leeds: University of Leeds.
Hidayati, N., & Setiyaningsih, I. (2006). Teknik Lalu Lintas.
Mathew, J., Thomas, H., Sharma, A., Devi, L., & Rilett, L. (2013). Studying Platoon Dispersion
Characteristics Under Heterogeneous Traffic In India.
Procedia: Social and Behavioural
Sciences , 104, 422-429.
Mathew, T. (2014, August 5). Traffic Progression Models.
May, A. (1990). Traffic Flow Fundamental. Englewood Cliffs, New Jersey USA: Prentice Hall.
Putranto, L. S. (2013). Rekayasa Lalu Lintas. Jakarta.
Riduwan. (2008). Metode dan Teknik Menyusun Tesis. Bandung: Alfabeta.
Tanariboon, Y., & Aryal, R. (1990). Effect of Vehicle Size on Highway Capacity in Thailand.
Journal of Transportation Engineering , 658-666.
Lampiran 1. Contoh pengambilan headway individu
Interval Waktu
Kend Waktu Masuk Headway Pola
Ke - MC LV HV (detik) Headway
09.05 - 09.10 M : Dt M : Dt M : Dt
1 0 : 5,36
2 0 : 9,08 3,72 LV-LV
3 0 : 9,96 0,88 LV-MC
4 0 : 10,68 0,72 MC-MC
5 0 : 11,04 0,36 MC-MC
6 0 : 11,24 0,20 MC-MC
7 0 : 12,00 0,76 MC-MC
8 0 : 12,56 0,56 MC-MC
9 0 : 12,68 0,12 MC-MC
10 0 : 13,44 0,76 MC-MC
11 0 : 13,60 0,16 MC-MC
12 0 : 14,32 0,72 MC-MC
13 0 : 14,84 0,52 MC-MC
14 0 : 16,92 2,08 MC-MC
15 0 : 18,96 2,04 MC-LV
16 0 : 20,24 1,28 LV-MC
17 0 : 20,76 0,52 MC-MC
18 0 : 20,96 0,20 MC-MC
19 0 : 21,80 0,84 MC-MC
20 0 : 23,68 1,88 MC-LV
21 0 : 25,80 2,12 LV-MC
22 0 : 26,00 0,20 MC-MC
23 0 : 26,32 0,32 MC-MC
24 0 : 26,72 0,40 MC-MC
25 0 : 27,24 0,52 MC-MC
26 0 : 28,52 1,28 MC-LV
27 0 : 30,52 2,00 LV-LV
28 0 : 31,36 0,84 LV-MC
29 0 : 32,12 0,76 MC-MC
30 0 : 32,36 0,24 MC-MC
31 0 : 35,72 3,36 MC-MC
32 0 : 36,64 0,92 MC-MC
33 0 : 39,40 2,76 MC-LV
34 0 : 40,52 1,12 LV-MC
